Transferencia auto-supervisada

SimCLR

Framework simple de aprendizaje contrastivo que maximiza el acuerdo entre diferentes aumentaciones de la misma muestra después de pasar por una red neuronal. Este enfoque demuestra que la augmentación de datos y el tamaño del lote son cruciales para el rendimiento.

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